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视频监控及其关键技术视频监控及其关键技术14安防徐乐144402103监控系统是由摄像、传输、控制、显示、记录登记5大部分组成。
摄像机通过同轴视频电缆将视频图像传输到控制主机，控制主机再将视频信号分配到各监视器及录像设备，同时可将需要传输的语音信号同步录入到录像机内。
通过控制主机，操作人员可发出指令，对云台的上、下、左、右的动作进行控制及对镜头进行调焦变倍的操作，并可通过控制主机实现在多路摄像机及云台之间的切换。
利用特殊的录像处理模式，可对图像进行录入、回放、处理等操作，使录像效果达到最佳。
监控是各行业重点部门或重要场所进行实时监控的物理基础，管理部门可通过它获得有效数据、图像或声音信息，对突发性异常事件的过程进行及时的监视和记忆，用以提供高效、及时地指挥和高度、布置警力、处理案件等。
随着当前计算机应用的迅速发展和推广，全世界掀起了一股强大的数字化浪潮，各种设备数字化已成为安全防护的首要目标。
数码监控报警的性能特点是：监控画面实时显示，录像图象质量单路调节功能，每路录像速度可分别设置，快速检索，多种录像方式设定功能，自动备份，云台/镜头控制功能，网络传输等。
加装时间发生器，将时间显示叠加到图像中。
在线路较长时加装音视频放大器以确保音视频监控质量。
适用范围一一银行、证券营业场所、企事业单位、机关、商业场所内外部环境、楼宇通道、停车场、高档社区家庭内外部环境、图书馆、医院、公园。
M4 >. M«L ua 匕即” “ x m 视频监控系统原理图组成设备视频监控系统产品包含光端机，光缆终端盒，云台，云台解码器，视频矩阵，硬盘录像机，监控摄像机[1],镜头,支架。
视频监控系统组成部分包括监控前端、管理中心、监控中心、PC客户端及无线网桥。
各组成部分的说明如下:(1)监控前端：用于采集被监控点的监控信息，并可以配备报警设备。
①普通摄像头+视频服务器。
普通摄像头可以是模拟摄像头，也可以是数字摄像头。
视频监控系统的集成第一点：视频监控系统集成的意义与现状在现代社会，安全问题已经成为人们关注的焦点之一。
随着科技的不断发展，视频监控系统已经成为了保障公共安全、预防和打击犯罪的重要手段。
视频监控系统的集成，不仅仅是对各个监控设备的管理和控制，更是在技术、管理和应用等多个层面上的深度融合。
视频监控系统集成的意义在于，它能够将分散的监控设备通过网络连接起来，形成一个统一的、高效的监控体系。
这不仅可以提高监控的覆盖面和监控效率，还可以通过智能分析等技术，实现对监控数据的深度挖掘和利用，从而提高监控系统的智能化水平。
在当前的视频监控系统集成中，主要的技术手段包括网络视频传输技术、视频存储技术、视频智能分析技术等。
同时，随着物联网、大数据等技术的发展，视频监控系统集成也在向着更智能、更高效的方向发展。
第二点：视频监控系统集成的关键技术与应用视频监控系统集成的关键技术主要包括网络视频传输技术、视频存储技术、视频智能分析技术等。
网络视频传输技术是视频监控系统集成的核心技术之一。
它通过网络将监控摄像头的视频数据传输到监控中心，为监控中心提供实时的视频数据。
目前，主要的网络视频传输技术包括模拟传输和数字传输两种。
模拟传输技术成熟，但传输距离有限，且图像质量受传输线路的影响较大。
数字传输技术则可以解决这个问题，同时还可以实现更高的图像质量和更远的传输距离。
视频存储技术是视频监控系统集成中的另一个关键技术。
由于监控摄像头产生的视频数据量极大，因此如何高效地存储这些数据，是一个很大的挑战。
目前，主要的视频存储技术包括硬盘存储和网络存储两种。
硬盘存储技术成熟，但扩展性较差；网络存储技术则可以解决这个问题，同时还可以实现数据的远程访问和共享。
视频智能分析技术是视频监控系统集成中的一个重要技术。
通过对监控视频的智能分析，可以实现对监控数据的深度挖掘和利用，从而提高监控系统的智能化水平。
目前，主要的视频智能分析技术包括人脸识别、车牌识别、行为分析等。
视频监控四大核心技术视频监控四大核心技术一.图像传感器技术视频监控系统的核心部分就是图像传感技术，目前，监控摄像机的图像传感器正逐渐从传统的CCD向CMOS转变。
这两种传感器各有长短，但一直以来，CMOS传感器的缺点渐渐减少。
CMOS图像传感器低成本、高集成度为其主要特点，图像质量已不输于CCD与基于CCD的探头相比，CMOS探头的集成度更高，因为CMOS传感器集成了许多外围处理功能，所需器件比CCD探头少，且CMOS 探头的功耗要低得多。
从整个系统来看，CMOS传感器可将成本大大降低。
CMOS传感器与CCD传感器的比较 CCD(ChargeCoupledDevice)即“电荷耦合器件”，以百万像素为单位。
数码相机规格中的多少百万像素，指的就是CCD 的分辨率。
CCD是一种感光半导体芯片，用于捕捉图形，广泛运用于扫描仪、复印机以及无胶片相机等设备。
与胶卷的原理相似，光线穿过一个镜头，将图形信息投射到CCD 上。
但与胶卷不同的是，CCD既没有能力记录图形数据，也没有能力永久保存下来，甚至不具备“曝光”能力。
所有图形数据都会不停留地送入一个“模-数”转换器，一个信号处理器以及一个存储设备(比如内存芯片或内存卡)。
CCD有各式各样的尺寸和形状，最大的有2X 2平方英寸。
1970美国贝尔实验室发明了CCD二十年后，人们利用这一技术制造了数码相机，将影像处理行业推进到一个全新领域。
CMOS(ComplementaryMetalOxideSemiconductor)即“互补金属氧化物半导体”。
它是计算机系统内一种重要的芯片，保存了系统引导所需的大量资料。
有人发现，将CMOS加工也可以作为数码相机中的感光传感器，其便于大规模生产和成本低廉的特性是商家们梦寐以求的。
从技术的角度比较，CCD与 CMOS有如下四个方面的不同：1?信息读取方式：CCD电荷耦合器存储的电荷信息，需在同步信号控制下一位一位地实施转移后读取，电荷信息转移和读取输出需要有时钟控制电路和三组不同的电源相配合，整个电路较为复杂。
实时监控系统的关键技术和应用场景实时监控系统是一种能够实时获取、处理和反馈监控对象状态信息的系统，广泛应用于工业生产、交通运输、安防监控、环境监测等领域。
本文将重点探讨实时监控系统的关键技术和应用场景。
一、关键技术1. 数据采集技术实时监控系统首要任务是获取监控对象的数据信息，数据采集技术是实现这一目标的基础。
常用的数据采集方式包括传感器采集、视频监控、GPS定位等。
传感器采集技术是实时监控系统中最常见的数据采集方式，通过各类传感器获取监控对象的温度、湿度、压力、流量等参数信息，实现对监控对象状态的实时感知。
2. 数据传输技术实时监控系统需要将采集到的数据传输至监控中心或用户终端，数据传输技术的稳定性和实时性对系统性能至关重要。
常用的数据传输方式包括有线传输和无线传输，有线传输包括以太网、光纤等，无线传输包括无线局域网、蓝牙、4G/5G等。
选择合适的数据传输技术可以确保监控数据的及时传输和可靠性。
3. 数据处理与分析技术实时监控系统采集到大量监控数据，需要进行实时处理和分析，提取有用信息并作出相应响应。
数据处理与分析技术包括数据清洗、数据存储、数据挖掘、数据可视化等，通过这些技术可以实现对监控数据的深度分析和利用，为决策提供支持。
4. 实时告警技术实时监控系统需要能够及时发现异常情况并进行告警，实时告警技术是保障系统安全性和稳定性的重要手段。
通过设置监控阈值、建立告警规则等方式，实现对监控对象状态的实时监测和异常告警，及时采取措施避免事故发生。
二、应用场景1. 工业生产领域在工业生产领域，实时监控系统可以对生产设备运行状态进行实时监测，提高生产效率和产品质量。
通过监控设备温度、压力、振动等参数，及时发现设备异常并进行预警，减少生产事故发生的可能性，保障生产安全。
2. 交通运输领域在交通运输领域，实时监控系统可以对道路交通、车辆运行状态进行实时监测，提高交通管理效率和道路安全性。
通过视频监控、GPS定位等技术，实现对交通流量、车辆位置、路况信息的实时获取，为交通管理部门提供决策支持。
智能视频系统架构与关键技术智能视频技术的发展已经全面改变了人们对视频监控和分析的认知。
智能视频系统不仅可以实现实时监控，还可以通过图像识别、目标追踪和行为分析等功能，提供更加智能化的视频监控服务。
本文将分析智能视频系统的架构和其中的关键技术。
一、智能视频系统架构智能视频系统的架构通常包括视频采集、视频传输、视频存储、图像处理和分析、以及用户界面等几个主要组成部分。
1. 视频采集：智能视频系统的第一步是通过摄像机或其他视频设备进行视频采集。
视频设备可以通过有线或无线方式将视频信号传输到视频监控系统中。
2. 视频传输：采集到的视频信号需要传输到监控中心或其他指定位置。
传输方式可以通过有线网络、无线网络或专用视频传输线路等。
3. 视频存储：传输到监控中心的视频数据需要进行存储，以便后续的分析和查询。
存储方式可以包括本地存储、云存储或混合存储等。
4. 图像处理和分析：这是智能视频系统的核心部分。
通过图像处理和分析技术，可以对视频中的图像进行识别、目标追踪、行为分析等。
常用的图像处理和分析技术包括图像增强、运动检测、目标识别、行为分析等。
5. 用户界面：智能视频系统还需要提供一个用户友好的界面，方便用户进行视频监控和查询。
用户界面可以包括监控中心的工作站、移动设备上的应用程序等。
二、智能视频系统的关键技术1. 图像增强技术：图像增强技术是智能视频系统中的基础技术之一。
通过对图像进行降噪、增加对比度、增强细节等处理，可以提高视频图像的质量和清晰度，有利于后续的图像识别和分析。
2. 运动检测技术：运动检测技术可以检测图像中的目标是否发生运动。
通过运动检测，可以实现对目标的实时追踪和区域监测，提高智能视频系统的实时性和准确性。
3. 目标识别技术：目标识别技术是智能视频系统的关键技术之一。
它可以通过对视频图像中的目标进行特征提取和匹配，实现对目标的自动识别和分类。
常见的目标识别技术包括人脸识别、车牌识别、行人追踪等。
视频监控与其关键技术监控系统是由摄像、传输、控制、显示、记录登记5大部分组成。
摄像机通过同轴视频电缆将视频图像传输到控制主机，控制主机再将视频信号分配到各监视器及录像设备，同时可将需要传输的语音信号同步录入到录像机内。
通过控制主机，操作人员可发出指令，对云台的上、下、左、右的动作进行控制及对镜头进行调焦变倍的操作，并可通过控制主机实现在多路摄像机及云台之间的切换。
利用特殊的录像处理模式，可对图像进行录入、回放、处理等操作，使录像效果达到最佳。
监控是各行业重点部门或重要场所进行实时监控的物理基础，管理部门可通过它获得有效数据、图像或声音信息，对突发性异常事件的过程进行及时的监视和记忆，用以提供高效、及时地指挥和高度、布置警力、处理案件等。
随着当前计算机应用的迅速发展和推广，全世界掀起了一股强大的数字化浪潮，各种设备数字化已成为安全防护的首要目标。
数码监控报警的性能特点是：监控画面实时显示，录像图象质量单路调节功能，每路录像速度可分别设置，快速检索，多种录像方式设定功能，自动备份，云台/镜头控制功能，网络传输等。
加装时间发生器，将时间显示叠加到图像中。
在线路较长时加装音视频放大器以确保音视频监控质量。
适用范围——银行、证券营业场所、企事业单位、机关、商业场所内外部环境、楼宇通道、停车场、高档社区家庭内外部环境、图书馆、医院、公园。
视频监控系统原理图组成设备视频监控系统产品包含光端机，光缆终端盒，云台，云台解码器，视频矩阵，硬盘录像机，监控摄像机[1] ,镜头,支架。
视频监控系统组成部分包括监控前端、管理中心、监控中心、PC客户端及无线网桥。
各组成部分的说明如下：（1）监控前端：用于采集被监控点的监控信息，并可以配备报警设备。
①普通摄像头+视频服务器。
普通摄像头可以是模拟摄像头，也可以是数字摄像头。
原始视频信号传到视频服务器，经视频服务器编码后，以TCP/IP协议通过网络传至其他设备。
②网络摄像头。
网络摄像头是融摄像、视频编码、Web服务于一体的高级摄像设备，内嵌了TCP/IP协议栈。
可以直接连接到网络。
（2）管理中心：承担所有前端设备的管理、控制、报警处理、录像、录像回放、用户管理等工作。
各部分功能分别由专门的服务器各司其职。
（3）监控中心：用于集中对所辖区域进行监控，包括电视墙、监控客户终端群组成。
系统中可以有一个或多个监控中心。
（4）PC客户端：在监控中心之外，也可以由PC机接到网络上进行远程监控。
（5）无线网桥：无线网桥用于接入无线数据网络，并访问互联网。
通过无线网桥，可以将IP网上的监控信息传至无线终端，也可以将无线终端的控制指令传给IP网上的视频监控管理系统。
常用的无线网络为CDMA网络。
PC机工作特点：数字化视频监控的数字化首先应该是系统中信息流（包括视频、音频、控制等）从模拟状态转为数字状态，这将彻底打破“经典闭路电视系统是以摄像机成像技术为中心”的结构，根本上改变视频监控系统从信息采集、数据处理、传输、系统控制等的方式和结构形式。
信息流的数字化、编码压缩、开放式的协议，使智能网络视频监控系统与安防系统中的各个子系统间实现无缝连接，并在统一的操作平台上实现管理和控制，这就是系统集成的含义。
网络化视频监控的网络化将以这系统的结构将由集成式向集散式系统过渡，集散式系统采用多层分级的结构形式，具有微内核技术的事时多任务、多用户、分布式操作系统以实现抢先任务调度算法的快速响应，组成集散式视频监控系统的硬件和软件采用标准化、模块化和系统化设计，视频监控系统设备的配置具有通用性强、开放性好、系统组态灵活、控制功能完善、数据处理方便、人机界面友好以及系统安装、调试和维修简单化，系统安全，容错可靠等功能。
系统集成化视频监控的网络化在某种程度上打破了布控区域和设备扩展的地域和数量界限。
系统网络化将使整个网络系统硬件和软件资源的共享以及任务和负载的共享，这就是系统集成的一个重要概念。
闭路监控系统能在人无法直接观察的场合，适时、图象、真实地反映被监视控制对象的画面。
闭路监控系统已成为广大用户，在现代化管理中监控的最为有效的观察工具。
在控制中心，只要一个工作人员的操作，就能够观察多个被控区域，以及远距离区域的监控功能。
视频监控关键技术视频图像处理技术视频图像处理技术源自计算机视觉技术。
计算机视觉技术是人工智能研究的分支之一，它能够在图像及图像描述之间建立映射关系，从而使计算机能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。
视频监控图像处理技术依赖于计算机视觉技术，运用图像处理算法，在不需要人为干预的情况下，通过对摄像机拍摄的视频图像序列进行自动分析，实现对场景中目标定位、识别和跟踪，并在此基础上理解和描述目标的行为。
根据行为特征分析并从图像中寻找满足预先设定的行为特征的事件，如：目标跟踪、徘徊、遗留物、物品遗失、人数统计、人群密度、人员倒地等。
随着计算机视觉技术的不断发展和完善，未来视频监控图像处理技术将向着图像语义的第三层抽象语义方向发展。
按照图像语义的复杂程度可将图像语义分为三个层次：第一层是特征语义层。
通过图像的底层视觉特征如颜色、纹理及形状等及其组合来提取相关语义描述；第二层是对象语义层。
通过识别和推理找出图像中的具体目标对象及其相互之间的关系，然后给出语义表达；第三层是抽象语义层。
通过图像包含的对象、场景的含义和目标进行高层推理，得到相关的语义描述。
这个层次的语义主要涉及图像的场景语义、行为语义和情感语义。
目前计算机视觉技术还不能达到对目标进行高效识别的水准，导致了描述对象层语义和抽象层语义比较困难，因此现在对于图像语义特征的研究集中在语义特征模型的第一层，即特征语义层。
视频监控图像处理技术采用的图像处理算法也主要集中在特征语义层，目前的视频监控图像处理技术主要是通过图像颜色、纹理等相关语义描述提取目标信息，该过程获得的语义信息较少，因此对复杂多变的场景适应能力较弱，同时很难识别和分析更多的行为和异常事件。
8 Z 未来视频监控图像处理技术将向着抽象语义层发展，识别出更多图像信息，如图像中的场景（沙滩，天空等）、图像中对象的行为及活动（足球比赛，游泳比赛等）以及图像给人带来的主观感受（高兴，生气等），可以像人类视觉一样认知场景中的目标，并对目标进行分析处理，得到用户感兴趣的图像部分，由于该过程突破了“语义鸿沟”的限制，也即计算机获取的图像视觉信息与用户对图像理解的语义信息一致，因此对目标信息的提取准确，并且受外界因素影响较小，能够适应复杂多变的场景。
近年来，随着计算机、网络以及图像处理、传输技术的飞速发展，视频监控系统正向着高清化、智能化和网络化方向发展。
视频监控系统的高清化、智能化和网络化为视频监控图像处理技术的发展带来机遇的同时也带来了挑战。
7高清视频图像包含大量的图像信息，为视频监控图像处理技术向着抽象语义层的发展奠定了理论基础，同时由于高清视频的数据量大，导致视频监控图像处理技术的运算速率下降，视频的实时性降低。
为适应监控系统的发展趋势，视频监控图像处理技术可从两方面进行改进：第一、从图像算法层改进，可以选择适应能力更强同时效率更高的图像处理算法，以保证视频图像的实时性。
第二、从视频监控图像处理技术所依撑的硬件资源层改进，目前视频监控图像处理技术在监控系统中的应用主要包括采用基于PC的视频图像处理的后端应用，以及基于嵌入式的视频图像处理的前端应用。
基于PC的后端应用，其优势在于资源丰富，而且产品的更新速度很快，能够不断的适应市场的需求。
相比PC来说，嵌入式系统资源较少，但也具有其特殊的优势。
嵌入式是专用系统，体积小、稳定性高，因此大多数视频监控的前端采用基于嵌入式数字图像处理芯片的视频图像处理系统。
改进硬件资源也即提高数字图像处理器（DSP）的性能，以适应视频监控系统的发展趋势。
运动目标检测技术基于统计背景模型的运动目标检测方法问题（1）背景获取：需要在场景存在运动目标的情况下获得背景图像（2）背景扰动：背景中可以含有轻微扰动的对象，如树枝、树叶的摇动，扰动部分不应该被看做是前景运动目标（3）外界光照变化：一天中不同时间段光线、天气等的变化对检测结果的影响（4）背景中固定对象的移动：背景里的固定对象可能移动，如场景中的一辆车开走、一把椅子移走，对象移走后的区域在一段时间内可能被误认为是运动目标，但不应该永远被看做是前景运动目标（5）背景的更新：背景中固定对象的移动和外界光照条件的变化会使背景图像发生变化，需要及时对背景模型进行更新，以适应这种变化（6）阴影的影响：通常前景目标的阴影也被检测为运动目标的一部分，这样将影响对运动目标的进一步处理和分析背景模型提取前提假设在背景模型提取阶段，运动目标在场景区域中运动，不会长时间停留在某一位置视频流中某一像素点只有在前景运动目标通过时，它的亮度值才发生大的变化，在一段时间内，亮度值主要集中在很小的一个区域中，可以用这个区域内的平均值作为该点的背景值。
具体实现过程：在YUV颜色空间下，Y值的变化范围为0~255，将该范围划分成若干区间[0,T][T,2T]…[Nt,255],n=255/T，对于每个像素点，统计一段时间内每个区间内亮度值的出现的次数。
找出出现次数最多的那个区间，将该区间内所有值的平均值作为背景模型在该点的亮度值。
这种方法不受前景运动目标的影响。
运动目标检测检测当前图像和背景图像中对应像素点的差异，如果差值大于一定阈值，则判定该像素为前景运动目标后处理噪声的影响，会使检测结果中出现一些本身背景的区域像素点被检测成运动区域，也可能是运动目标内的部分区域被漏检。
另外，背景的扰动，如树枝、树叶的轻微摇动，会使这部分也被误判断为运动目标，为了消除这些影响，首先对上一步的检测结果用形态学的方法进行处理，在找出经过形态学处理的后的连通域，计算每个连通域中的面积，对于面积小于一定值的区域，将其抛弃，不看做是前景运动目标。
视频监控存储技术大数据时代数据存储量呈现爆炸式增长。
同时，随着IT网络技术的蓬勃发展和视频监控数字化、网络化、智能化的逐渐成熟，视频监控前端摄像机视频采集技术也在飞速发展，从早期的10万像素到今天的200万、500万像素，视频清晰度越来越高，视频画面中的信息量也越来越丰富。
高清时代，当传统的存储模式遇到今天的爆炸式信息发展时，作为安防视频管理系统信息的最终集散地，存储技术有怎样的发展，这些发展又将带来怎样的行业变革。
高清视频数据存储技术现状从大环境来看，视频监控存储系统可以有多种实现方式，目前在用户应用端主流的实现方式有三种：DVR、NVR和SAN。
至于近几年被热炒的“云存储”，我们可以看到，其噱头远大于应用，能够真正落到实地的应用少之又少。
而随着高清技术的普及和成本的降低，近期新建的监控系统几乎清一色地选择了“高清解决方案”。
